import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.utils import data
from linear_regression.simple_data_builder import synthetic_data


def load_array(data_arrays, batch_size, is_train=True):
    """ 构造一个PyTorch数据迭代器 """
    dataset = data.TensorDataset(*data_arrays)
    return data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=is_train)


if __name__ == '__main__':  
    true_w = torch.tensor([2, -3.4])
    true_b = 4.2
    batch_size = 10
    features, labels = synthetic_data(true_w, true_b, 1000)
    data_iter = load_array((features, labels),batch_size=batch_size)   
    # curFeature, curLabel = next(iter(data_iter))
    # print(curFeature)
    # print(curLabel)

    # 定义一个模型变量 net
    # Sequential 类将多个层串联在一起。  
    # 当给定输入数据时，Sequential实例将数据传入到第一层，然后将第一层的输出作为第二层的输入，以此类推。
    # 在PyTorch中，全连接层在Linear类中定义。
    # 当前案例中第一个参数指定特征形状，第二个指定输出特征形状。即两个特征值计算得到一个标签
    net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 1))

    # 初始化模型
    # 在这里我们指定每个权重参数应该从均值为0、标准差为0.01的正太分布中随机采样
    # 通过net[0]选择网络中的第一个图层  
    net[0].weight.data.normal_(0, 0.01)  
    # 偏置参数初始化为0
    net[0].bias.data.fill_(0)

    # 定义损失函数，称为平方L_2范数。
    # 默认情况下，它返回所有样本损失的平均值
    loss = nn.MSELoss()

    # 定义优化算法，torch.optim 中定义了许多具体的优化算法
    trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.03)

    num_epochs = 3
    for epoch in range(num_epochs):
        for X, y in data_iter:
            l = loss(net(X), y)
            trainer.zero_grad()
            l.backward()  
            trainer.step()  
        l = loss(net(features), labels)
        print(f'epoch {epoch + 1}, loss {l:f}')


    w = net[0].weight.data
    print('w的估计误差: ', true_w - w.reshape(true_w.shape))
    b = net[0].bias.data
    print('b的估计误差: ', true_b - b)